数据结构是数据的组织方式，也是对操作成本的取舍。数组连续存储，随机访问 O(1)，中间移动昂贵；链表靠指针连接，已知节点附近插删方便，却不能常数时间按下标定位。栈和队列限制访问端点，从而清晰表达后进先出与先进先出。

哈希表把键映射到桶，平均查找 O(1)，代价是额外空间、冲突处理和无序性。树表达层级：二叉搜索树支持按序查找，平衡树控制高度，B+ 树适合外存范围访问；堆只维护父子偏序，能以 O(log n) 插入删除并快速读取极值。图用于一般关系，邻接表节省稀疏图空间，邻接矩阵则让边查询简单。

选择结构前应列出工作负载：读多还是写多，按键还是按序访问，是否需要范围查询、极值、前缀、连通性，数据能否全部驻留内存。例如缓存淘汰常组合哈希表和双向链表，使定位与移动都为 O(1)；前缀检索可用 Trie；动态连通可用并查集。

复杂度不是单个 API 标签。动态数组追加是摊还 O(1)，扩容那一次仍要复制；哈希表平均常数不等于最坏常数；普通搜索树可能退化成链表。还要考虑缓存局部性、对象开销、并发和持久化。

误区是认为结构越高级越好，或只背复杂度而忽略前提。小结：先描述需要高频执行的操作和约束，再选能让主路径便宜、边界可控的数据结构组合。